【人工智能时代】- 使用dify源码本地部署LLM应用开发平台

最新推荐文章于 2025-04-30 09:02:56 发布
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分类专栏： 人工智能时代 文章标签： 人工智能
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LLM大模型部署实战指南：Ollama部署简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发【含ollama详细部署指南多版本】
丨汀、的博客
08-13 1万+
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无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案
丨汀、的博客
08-12 6613
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境内部署DIfy（上篇）
hnmpf的博客
11-08 7369
由于近2年大模型的火热催生出很多业务场景，这也迫使我们这些老一辈的程序搬运工去接触新事物，“工欲善其事必先利其器”，先从大模型应用开始摸索，网上大把工具，再三思考后决定先从Dify开始，因为其最简单，资料最全。但由于外界环境的变化（不知什么原因，境外官方镜像源已经被封，无法拉取）导致网上很多资料都已经过时，无法照猫画虎，经过一系列的折腾后总结了这篇文章，作为给自己的笔记。
dify 本地源码启动
cliffordl的专栏
02-05 5515
进入 conda 环境# 依赖服务cd docker# 后端cd api# 启动 API 服务# 启动 worker 服务# 前端cd web# 启动前端# 访问。
dify平台国内镜像部署版
最新发布
a445454545的专栏
04-30 634
最近在学习人工智能，听到dify这个平台。但是很不巧里面内容是国网的镜像。所以就找到国内镜像。但是拉取运行时候还有很多问题。直接压缩成一个压缩包，你们解压后在linux上面运行就好，可以提前自己配置好docker国内镜像。nginx的端口为1880。所以你们网址输入地址为。
境内部署DIfy（中篇）
hnmpf的博客
11-08 5842
2、修改dify/docker/ 下的docker-compose.yaml 文件，将其中的镜像逐一镜像替换为自己能找到的镜像。接 本文上篇中已经讲述了比较友好的一种境内安装Dify 的方式，这种方式可以拉取到最新的镜像源，最新的版本，最为推荐的方案。1、不论是方案一还是方案二，可能会出现pg数据库无法启动的问题可以通过 docker compose ps -a 查看运行中的镜像容器列表，并找到未能成功启动容器的ID或名称。3、容易出现端口冲突问题，只能根据问题就问题来解决。
国产大模型最近挺猛啊！使用Dify构建企业级GPTs；AI阅读不只是「总结全文」；我的Agent自媒体团队；官方AI绘画课完结啦！ | ShowMeAI日报
weixin_42907150的博客
03-20 2230
cubox.pro🔔 新出的AI功能是要付费才可以体验吼~Cubox 是一款阅读器，有桌面应用、移动应用、浏览器插件等多多种产品形态。其实，Cubox很早便推出了AI助手，但因种种原因下线了相关功能。最近，Cubox 推出了全新的基于大模型的 Cubox Insigh，以全新的面貌阐述了团队对于「AI+阅读」的更多理解：在阅读某段文字产生更多好奇心时，求助 AI 解释相关内容，或者提供扩展的阅读资料；遇到有趣的内容，让 AI 写一段分享文案，快速分享给好友；
Dify本地Docker部署配置国内镜像地址
qq_18985423的博客
03-26 663
【代码】Dify本地部署配置国内镜像地址。
Dify-生成式 AI 应用创新引擎，本地搭建以及使用
我码玄黄的博客
07-29 1531
`Dify` 可以说就是界面化的 `LangChain`，从构建到发布一个聊天程序，完全脱离了编码，并且灵活的使用了各种 `api` 和工具。
【AI】一文解锁：Docker部署Dify平台，打造可视化LLM应用环境
德仔
02-25 1029
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和LLM Ops的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
Dify：开源语言模型应用开发平台
weixin_42684490的博客
04-18 2537
这是一个开源的LLM应用开发平台，用于快速从原型转化为生产。
Dify v0.6.9源码部署
NLP工程化
07-08 5527
Dify平台用到技术栈主要是Celery、Docker、Flask、Nginx、Postgresql、Python、React Flow、React、Redis、Weaviate等。分析源码系统比较核心的还是搞懂数据表结构和业务操作流程，相对来说前后端数据库框架还是比较固定和成熟的。
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Key_Val的博客
03-13 573
本地私有化部署 DeepSeek + Dify，构建你的私人 AI 助手
部署dify遇到的问题
qq_40155654的博客
02-19 1863
可以直接在docker desktop修改：打开dcker desktop,点击设置选择Docker 引擎（Docker Engine），这里添加就行。不管linux、window部署方式是一样的，整个步骤很简单，可以参考官网。1、执行docker compose up -d命令时报错。默认情况下使用的是国外的镜像源，所以拉不下来。解决一：修改成国内镜像源。
Docker Compose国内镜像一键部署dify
u012429202的博客
03-10 1655
还在为想部署dify没有镜像而烦恼吗？试试同步的国内镜像源吧，快的很
开源支持私有化部署一分钟构建大模型机器人
Kavaj的专栏
01-31 2730
开源！国产！私有化部署！一分钟搞定智能机器人
国内网部署dify
欢迎光临~知1而N的博客
03-31 386
git bash执行命令：docker compose up -d。
穿透访问内网 Dify AI应用开发平台
yao132_1的博客
10-26 5234
引言Dify 是一个开源的LLM应用开发平台。其操作界面融合了 AI工作流程、RAG 管道、代理、模型管理、可安装性AI功能，可视化的工作流，让我们可以轻松在上面构建和测试功能增强的AI工作流程，支持非常全面的大模型，实现可以快速从原型到生产。当我们在本内网部署 Dify 时，由于一般都缺乏固定的公网IP，所以我们只能在内网中访问Dify ，而无法将其分享给朋友、同事访问；
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